Ke hoʻomau nei i ke kumumanaʻo o nā hoʻokūkū aʻo mīkini ma Habré, makemake mākou e hoʻolauna i ka poʻe heluhelu i ʻelua mau kahua. ʻAʻole nui lākou e like me kaggle, akā pono lākou e nānā.

ʻO wau iho, ʻaʻole wau makemake nui i ka kaggle no nā kumu he nui:

• ʻO ka mea mua, hoʻomau pinepine nā hoʻokūkū ma laila no kekahi mau mahina, a ʻo ke komo ʻana e pono ai ka hoʻoikaika nui;
• ʻO ka lua, nā kernels lehulehu (public solutions). Manaʻo ka poʻe kākoʻo ʻo Kaggle e mālama iā lākou me ka mālie o nā mōneka Tibet, akā ʻoiaʻiʻo, he mea hilahila ke huli koke ʻia kahi mea āu i hana ai no hoʻokahi mahina a ʻelua paha e waiho ʻia ma luna o kahi pā kālā no kēlā me kēia.

ʻO ka mea pōmaikaʻi, mālama ʻia nā hoʻokūkū aʻo mīkini ma nā kahua ʻē aʻe, a e kūkākūkā ʻia kekahi o kēia mau hoʻokūkū.

IDAO	SNA Hackathon 2019
ʻŌlelo kūhelu: English, nā mea hoʻonohonoho: Yandex, Sberbank, HSE	ʻŌlelo Lūkini kūhelu, nā mea hoʻonohonoho: Mail.ru Group
Ka puni pūnaewele: Jan 15 — Feb 11, 2019; Ma ka paena hope: ʻApelila 4-6, 2019	pūnaewele - mai Pepeluali 7 a Malaki 15; offline - mai Malaki 30 a i ʻApelila 1.
Ke hoʻohana nei i kekahi pūʻulu ʻikepili e pili ana i kahi ʻāpana i ka Large Hadron Collider (trajectory, momentum, a me nā ʻāpana kino paʻakikī ʻē aʻe), e hoʻoholo inā he muon a ʻaʻole paha. Mai kēia ʻōlelo, ua ʻike ʻia nā hana 2: - i hoʻokahi wale nō ʻoe e hoʻouna i kāu wānana, - a ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe - ʻo ke code piha a me ke kumu hoʻohālike no ka wānana, a ua kau ʻia ka hoʻokō ʻana i nā palena paʻa loa i ka wā holo a me ka hoʻohana ʻana i ka hoʻomanaʻo.	No ka hoʻokūkū SNA Hackathon, ua hōʻiliʻili ʻia nā log o nā hōʻike ʻike mai nā hui wehe i nā mea hoʻohana nūhou no Pepeluali-Malaki 2018. Aia i loko o ka papa ho'āʻo ka pule hope a me ka hapa o Malaki. Loaʻa i kēlā me kēia komo i loko o ka log ka ʻike e pili ana i ka mea i hōʻike ʻia a iā wai, a me ke ʻano o ka pane ʻana o ka mea hoʻohana i kēia ʻike: helu ʻia, manaʻo, nānā ʻole, a hūnā paha mai ka hānai. ʻO ke kumu o nā hana a SNA Hackathon e hoʻonohonoho i kēlā me kēia mea hoʻohana o ka ʻoihana pūnaewele ʻo Odnoklassniki i kāna hānai, e hoʻokiʻekiʻe kiʻekiʻe i kēlā mau pou e loaʻa i kahi "papa". Ma ka pae pūnaewele, ua māhele ʻia ka hana i 3 mau ʻāpana: 1. hoʻonohonoho i nā pou e like me nā ʻano hana like ʻole 2. hoʻonohonoho i nā pou ma muli o nā kiʻi i loaʻa iā lākou 3. hoʻonohonoho i nā pou e like me ka kikokikona i loko o lākou
ʻO ka metric maʻamau paʻakikī, e like me ROC-AUC	Awelika ROC-AUC e ka mea hoʻohana
Nā makana no ka pae mua - T-shirts no nā wahi N, hele i ka papa lua, kahi i uku ʻia ai ka noho ʻana a me nā meaʻai i ka wā o ka hoʻokūkū. Māhele ʻelua - ??? (No kekahi mau kumu, ʻaʻole au i hele i ka ʻaha makana a ʻaʻole hiki iaʻu ke ʻike i ke ʻano o nā makana i ka hopena). Ua hoʻohiki lākou i nā laptops i nā lālā a pau o ka hui lanakila	Nā makana no ka pae mua - T-shirts no ka 100 maikaʻi loa i komo, hele i ka lua o ka pae, kahi i uku ʻia ai ka huakaʻi i Moscow, noho a me nā meaʻai i ka wā o ka hoʻokūkū. Eia kekahi, i ka pau ʻana o ka pae mua, ua hoʻolaha ʻia nā makana no ka mea maikaʻi loa ma 3 mau hana ma ka pae 1: ua lanakila nā mea a pau i kahi kāleka wikiō RTX 2080 TI! ʻO ka papa ʻelua he kahua hui, ʻo nā hui he 2 a 5 mau kānaka, nā makana: 1st wahi - 300 rubles 2st wahi - 200 rubles 3st wahi - 100 rubles makana jury - 100 rubles
ʻO ka hui telegrama kūhelu, ~190 mau mea komo, kamaʻilio ma ka ʻōlelo Pelekania, pono e kali nā nīnau i kekahi mau lā no ka pane	Pūʻulu mana ma ke kelepona, ~ 1500 mau mea komo, kūkākūkā ikaika o nā hana ma waena o nā mea komo a me nā mea hoʻonohonoho
Hāʻawi nā mea hoʻonohonoho i ʻelua mau hoʻonā kumu, maʻalahi a kiʻekiʻe. Pono ka maʻalahi ma lalo o 16 GB o RAM, a ʻaʻole i kūpono ka hoʻomanaʻo kiʻekiʻe i 16. I ka manawa like, ke nānā iki nei i mua, ʻaʻole hiki i nā mea komo ke hoʻokō nui i ka hopena holomua. ʻAʻohe pilikia i ka hoʻomaka ʻana i kēia mau hoʻonā. Pono e hoʻomaopopo ʻia aia ma ka hiʻohiʻona kiʻekiʻe i loaʻa kahi ʻōlelo me kahi hint ma kahi e hoʻomaka ai e hoʻomaikaʻi i ka hopena.	Hāʻawi ʻia nā haʻina kumu mua no kēlā me kēia hana, i maʻalahi ma mua o nā mea komo. I nā lā mua o ka hoʻokūkū, ua loaʻa i nā poʻe i nā pilikia he nui: ʻo ka mea mua, ua hāʻawi ʻia ka ʻikepili ma ke ʻano Apache Parquet, a ʻaʻole nā ​​​​hui āpau o Python a me ka parquet package i hana me ka hewa ʻole. ʻO ka pilikia ʻelua ʻo ka hoʻoiho ʻana i nā kiʻi mai ke ao leka uila; i kēia manawa ʻaʻohe ala maʻalahi e hoʻoiho i ka nui o ka ʻikepili i ka manawa hoʻokahi. ʻO ka hopena, ua hoʻopaneʻe kēia mau pilikia i ka poʻe komo no kekahi mau lā.

IDAO. ʻO ka pae mua

ʻO ka hana ka hoʻokaʻawale ʻana i nā ʻāpana muon/non-muon e like me ko lākou ʻano. ʻO ka hiʻohiʻona nui o kēia hana, ʻo ia ka loaʻa ʻana o kahi kolamu kaumaha ma ka ʻikepili aʻo, a nā mea hoʻonohonoho ponoʻī i wehewehe i ka hilinaʻi i ka pane no kēia laina. ʻO ka pilikia, ʻo ia ka nui o nā lālani i loaʻa nā kaupaona ʻino.

Ma hope o ka noʻonoʻo ʻana no kekahi mau minuke e pili ana i ka laina me ka hint (ua huki wale ka hint i kēia hiʻohiʻona o ke kolamu kaumaha) a kūkulu i kēia pakuhi, ua hoʻoholo mākou e nānā i nā koho 3:

1) hoʻohuli i ka pahuhopu o nā laina me nā paona maikaʻi ʻole (a me nā kaupaona e like me ia)
2) hoʻololi i nā paona i ka waiwai liʻiliʻi i hoʻomaka lākou mai ka 0
3) mai hoʻohana i nā kaupaona kaula

ʻO ke kolu o ka koho i lilo i meaʻino loa, akāʻo nā mea muaʻelua i hoʻonui i ka hopena,ʻo ka mea maikaʻi loaʻo ia ka koho No.

ʻO kā mākou hana aʻe, ʻo ia ka nānā ʻana i ka ʻikepili no nā waiwai i nalowale. Ua hāʻawi mai nā mea hoʻonohonoho iā mākou i ka ʻikepili i hui mua ʻia, kahi i loaʻa ai nā waiwai i nalowale, a ua hoʻololi ʻia lākou e -9999.

Ua loaʻa iā mākou nā waiwai i nalowale i loko o nā kolamu MatchedHit_{X,Y,Z}[N] a me MatchedHit_D{X,Y,Z}[N], a aia wale nō i ka wā N=2 a i ʻole 3. E like me kā mākou hoʻomaopopo ʻana, ʻaʻole i loaʻa kekahi mau ʻāpana. hele i nā mea ʻike 4 a pau, a kū ma ka pā 3 a i ʻole 4. Loaʻa i ka ʻikepili nā kolamu Lextra_{X,Y}[N], e wehewehe ana i ka mea like me MatchedHit_{X,Y,Z}[N], akā e hoʻohana ana i kekahi ʻano extrapolation. Ua manaʻo kēia mau kuhi liʻiliʻi e hiki ke hoʻololi ʻia ʻo Lextra_{X,Y}[N] no nā koina i nalowale ma MatchedHit_{X,Y,Z}[N] (no nā hoʻonohonoho X a me Y wale nō). Ua piha pono ʻo MatchedHit_Z[N] i ka median. ʻO kēia mau manipulations hiki iā mākou ke hōʻea i kahi waena waena ma nā hana ʻelua.

Ke noʻonoʻo nei ʻaʻole lākou i hāʻawi i kekahi mea no ka lanakila ʻana i ka pae mua, hiki iā mākou ke kū i laila, akā hoʻomau mākou, huki i nā kiʻi nani a piʻi mai me nā hiʻohiʻona hou.

No ka laʻana, ua ʻike mākou inā mākou e hoʻolālā i nā kiko waena o kahi ʻāpana me kēlā me kēia o nā papa ʻehā ʻehā, hiki iā mākou ke ʻike ua hui pū ʻia nā kiko ma kēlā me kēia papa i 5 mau ʻāpana ʻāpana me ka ratio hiʻohiʻona o 4 a 5 a i waena o ka. ke kiko (0,0), a ma ʻAʻohe kiko ma ka ʻaoʻao ʻaoʻao mua.

ʻO ka nui o ka pā / ʻāpana ʻāpana	1	2	3	4	5
Papa 1	500x625	1000x1250	2000x2500	4000x5000	8000x10000
Papa 2	520x650	1040x1300	2080x2600	4160x5200	8320x10400
Papa 3	560x700	1120x1400	2240x2800	4480x5600	8960x11200
Papa 4	600x750	1200x1500	2400x3000	4800x6000	9600x12000

Ma hope o ka hoʻoholo ʻana i kēia mau ana, ua hoʻohui mākou i 4 mau hiʻohiʻona hou no kēlā me kēia ʻāpana - ka helu o ka rectangle kahi e hui ai i kēlā me kēia pā.

Ua ʻike pū mākou ua ʻike ʻia nā ʻāpana i nā ʻaoʻao mai ke kikowaena a ua ala mai ka manaʻo e loiloi i ka "maikaʻi" o kēia lūlū. ʻO ke kūpono, hiki paha ke loaʻa i kekahi ʻano parabola "kūpono" e pili ana i ka wahi lawe a hoʻohālikelike i ka ʻae ʻana mai ia mea, akā ua kaupalena mākou iā mākou iho i ka laina pololei "kūpono". Ma hope o ke kūkulu ʻana i ia mau laina pololei kūpono no kēlā me kēia wahi o ke komo ʻana, ua hiki iā mākou ke helu i ka ʻokoʻa maʻamau o ke alahele o kēlā me kēia ʻāpana mai kēia laina pololei. No ka mea, he 1 ka awelika kaawale no ka pahu hopu = 152, a no ka pahu hopu = 0 he 390, ua loiloi mākou i ka maikaʻi o kēia hiʻohiʻona. A ʻoiaʻiʻo, ua hana koke kēia hiʻohiʻona i luna o nā mea pono loa.

Ua hauʻoli mākou a ua hoʻohui i ka hoʻokaʻawale ʻana o nā helu intersection 4 a pau no kēlā me kēia ʻāpana mai ka laina pololei kūpono e like me nā hiʻohiʻona 4 hou (a ua hana maikaʻi lākou).

ʻO nā loulou i nā ʻatikala ʻepekema e pili ana i ke kumuhana o ka hoʻokūkū, hāʻawi ʻia iā mākou e nā mea hoʻonohonoho, ua hoʻoikaika i ka manaʻo ua mamao loa mākou mai ka mea mua e hoʻoponopono i kēia pilikia a, aia paha kekahi ʻano polokalamu loea. I ka loaʻa ʻana o kahi waihona ma github kahi i hoʻokō ʻia ai nā ʻano hana IsMuonSimple, IsMuon, IsMuonLoose, ua hoʻololi mākou iā lākou i kā mākou pūnaewele me nā hoʻololi liʻiliʻi. He mea maʻalahi loa nā ʻano hana: no ka laʻana, inā emi ka ikehu ma mua o kahi paepae, a laila ʻaʻole ia he muon, inā ʻaʻole ia he muon. ʻAʻole hiki i kēlā mau hiʻohiʻona maʻalahi ke hoʻonui i ka hihia o ka hoʻohana ʻana i ka gradient boosting, no laila ua hoʻohui mākou i kahi "mamao" koʻikoʻi i ka paepae. Ua hoʻomaikaʻi iki ʻia kēia mau hiʻohiʻona. Malia paha, ma ka nānā pono ʻana i nā ʻano hana e kū nei, ua hiki ke ʻimi i nā ala ikaika a hoʻohui iā lākou i nā hōʻailona.

I ka pau ʻana o ka hoʻokūkū, ua hoʻololi iki mākou i ka hopena "wikiwiki" no ka pilikia ʻelua; i ka hopena, ʻokoʻa ia mai ka baseline i nā helu aʻe:

1. Ma nā lālani me ke kaumaha ʻino ua hoʻohuli ʻia ka pahu hopu
2. Hoʻopiha ʻia i nā waiwai i nalowale ma MatchedHit_{X,Y,Z}[N]
3. Hoʻemi ʻia ka hohonu i 7
4. Hoʻemi ʻia ka nui o ke aʻo ʻana i 0.1 (ʻo 0.19)

ʻO ka hopena, ua hoʻāʻo mākou i nā hiʻohiʻona hou aʻe (ʻaʻole maikaʻi loa), nā ʻāpana i koho ʻia a hoʻomaʻamaʻa catboost, lightgbm a me xgboost, hoʻāʻo i nā hui like ʻole o nā wānana a ma mua o ka wehe ʻana i kahi pilikino ua lanakila mākou me ka wiwo ʻole ma ka hana ʻelua, a ma ka mea mua i waena o nā alakaʻi.

Ma hope o ka wehe ʻana i kahi pilikino, aia mākou ma kahi 10 no ka hana 1 a ʻo 3 no ka lua. Ua hui pū nā alakaʻi a pau, a ʻoi aku ka wikiwiki o ka wikiwiki ma mua o ka libboard. Me he mea lā ua maikaʻi ʻole ka stratified o ka ʻikepili (a i ʻole he laʻana, ʻaʻohe lālani me nā paona maikaʻi ʻole i kahi pilikino) a he mea paʻakikī kēia.

SNA Hackathon 2019 - Nā kikokikona. ʻO ka pae mua

ʻO ka hana ka hoʻonohonoho ʻana i nā pou mea hoʻohana ma ka ʻoihana pūnaewele Odnoklassniki e pili ana i ka kikokikona i loaʻa iā lākou; ma kahi o ka kikokikona, aia kekahi mau hiʻohiʻona o ka pou ('ōlelo, mea nona, lā a me ka manawa o ka hana ʻana, ka lā a me ka manawa o ka nānā ʻana. ).

Ma ke ʻano maʻamau o ka hana ʻana me ka kikokikona, e kuhikuhi wau i ʻelua mau koho:

1. Ka palapala ʻana i kēlā me kēia huaʻōlelo i loko o kahi kikowaena n-dimensional vector e like me nā huaʻōlelo like me nā vectors like (heluhelu hou ma mākou'ōlelo), a laila e ʻimi ana i ka huaʻōlelo maʻamau no ka kikokikona a i ʻole ka hoʻohana ʻana i nā mīkini e noʻonoʻo i ke kūlana pili o nā huaʻōlelo (CNN, LSTM/GRU).
2. Ke hoʻohana nei i nā hiʻohiʻona hiki ke hana koke me nā huaʻōlelo holoʻokoʻa. No ka laʻana, ʻo Bert. Ma ke kumumanaʻo, pono e hana maikaʻi kēia ala.

No ka mea ʻo kēia kaʻu ʻike mua me nā kikokikona, hewa ke aʻo ʻana i kekahi, no laila e aʻo wau iaʻu iho. ʻO kēia nā ʻōlelo aʻoaʻo aʻu e hāʻawi ai iaʻu iho i ka hoʻomaka ʻana o ka hoʻokūkū:

1. Ma mua o kou holo ʻana e aʻo i kekahi mea, e nānā i ka ʻikepili! Ma waho aʻe o ka kikokikona ponoʻī, ua nui nā kolamu i ka ʻikepili a ua hiki ke ʻoki i nā mea ʻoi aku ma mua o kaʻu. ʻO ka mea maʻalahi ka hana ʻana i ka hoʻopili ʻana i ka pahuhopu no kekahi o nā kolamu.
2. Mai aʻo mai nā ʻikepili a pau! Nui nā ʻikepili (e pili ana i 17 miliona mau lālani) a ʻaʻole pono e hoʻohana iā lākou āpau e hoʻāʻo i nā kuhiakau. Ua lohi ka hoʻomaʻamaʻa ʻana a me ka preprocessing, a maopopo iaʻu ua loaʻa iaʻu ka manawa e hoʻāʻo ai i nā kuhiakau hoihoi.
3. <ʻŌlelo hoʻopaʻapaʻa> ʻAʻole pono e ʻimi i kahi hoʻohālike pepehi kanaka. Ua lōʻihi koʻu manawa e noʻonoʻo ai iā Elmo lāua ʻo Bert, me ka manaʻo e lawe koke lākou iaʻu i kahi kiʻekiʻe, a ma muli o ka hopena ua hoʻohana wau i ka FastText pre-trained embeddings no ka ʻōlelo Lūkini. ʻAʻole hiki iaʻu ke hoʻokō i ka wikiwiki maikaʻi me Elmo, a ʻaʻohe oʻu manawa e noʻonoʻo ai me Bert.
4. <ʻŌlelo hoʻopaʻapaʻa> ʻAʻole pono e ʻimi i hoʻokahi hiʻohiʻona pepehi kanaka. Ke nānā nei au i ka ʻikepili, ʻike wau aia ma kahi o 1 pakeneka o nā kikokikona ʻaʻole i loaʻa i ka kikokikona! Akā aia nā loulou i kekahi mau kumuwaiwai, a kākau wau i kahi parser maʻalahi i wehe i ka pūnaewele a huki i ke poʻo inoa a me ka wehewehe. Me he mea lā he manaʻo maikaʻi ia, akā ua lawe au a hoʻoholo e hoʻopau i nā loulou āpau no nā kikokikona āpau a nalowale hou i ka manawa. ʻAʻole i hāʻawi kēia mau mea i ka hoʻomaikaʻi nui ʻana i ka hopena hope (ʻoiai ua manaʻo wau i ka stemming, no ka laʻana).
5. Hana nā hiʻohiʻona maʻamau. ʻO mākou Google, no ka laʻana, "nā hiʻohiʻona kikokikona kaggle", heluhelu a hoʻohui i nā mea āpau. Ua hoʻomaikaʻi ʻo TF-IDF, e like me nā hiʻohiʻona helu e like me ka lōʻihi o ke kikokikona, nā huaʻōlelo, a me ka nui o nā kaha kikoʻī.
6. Inā loaʻa nā kolamu DateTime, pono e hoʻokaʻawale iā lākou i nā hiʻohiʻona like ʻole (nā hola, nā lā o ka pule, a me nā mea ʻē aʻe). Pono e nānā ʻia nā hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i nā pakuhi/kekahi mau ana. Maʻaneʻi, ma ka makemake, ua hana pololei wau i nā mea a pau a hōʻike i nā hiʻohiʻona e pono ai, akā,ʻaʻole e hōʻeha ka loiloi maʻamau (e like me kā mākou i hana ai i ka hopena).

Ma muli o ka hoʻokūkū, ua aʻo au i hoʻokahi kumu hoʻohālike paʻakikī me ka convolution huaʻōlelo, a ʻo kekahi ma muli o LSTM a me GRU. Ua hoʻohana lāua ʻelua i nā mea hoʻopili FastText i hoʻomaʻamaʻa mua ʻia no ka ʻōlelo Lūkini (Ua hoʻāʻo wau i kekahi mau mea hoʻopili ʻē aʻe, akā ʻo ia ka mea i hana maikaʻi loa). Ma hope o ka awelika ʻana i nā wānana, ua lawe au i ka wahi 7 hope loa mai 76 mau mea komo.

Ma hope o ka pae mua ua paʻi ʻia ʻatikala na Nikolai Anokhin, ʻo ia ka mea i loaʻa i ka lua (ua komo ʻo ia ma waho o ka hoʻokūkū), a ʻo kāna hoʻonā a hiki i kekahi pae i hana hou i kaʻu, akā ua hele ʻoi aku ʻo ia ma muli o ke ʻano nīnau-key-value nānā.

ʻO ka pae ʻelua OK & IDAO

ʻO nā papa ʻelua o nā hoʻokūkū i hana ʻaneʻane like, no laila ua hoʻoholo wau e nānā pū iā lākou.

ʻO ka mea mua, ua hoʻopau wau a me ka hui i loaʻa hou i ke keʻena kupaianaha o ka hui Mail.ru, kahi o kā mākou hana e hoʻohui i nā hiʻohiʻona o nā mele ʻekolu mai ka pae mua - kikokikona, nā kiʻi a me ka collab. ʻOi aku ka liʻiliʻi ma mua o 2 mau lā i hāʻawi ʻia no kēia, a he mea liʻiliʻi loa ia. ʻOiaʻiʻo, hiki iā mākou ke hana hou i kā mākou hopena mai ka pae mua me ka loaʻa ʻole o nā loaʻa mai ka hui ʻana. I ka hopena, ua lawe mākou i ka wahi 5, akā ʻaʻole hiki iā mākou ke hoʻohana i ke ʻano kikokikona. Ma hope o ka nānā ʻana i nā hoʻonā o nā mea komo ʻē aʻe, ʻike ʻia he mea pono ke hoʻāʻo e hui pū i nā kikokikona a hoʻohui iā lākou i ke kumu hoʻohālike. ʻO kahi hopena ʻaoʻao o kēia kaʻina he mau manaʻo hou, hui a kamaʻilio pū me nā mea komo a me nā mea hoʻonohonoho, a me ka nele o ka hiamoe, i pili paha i ka hopena o ka pae hope o IDAO.

ʻO ka hana ma ka IDAO 2019 hope loa ka wānana i ka manawa kali no kahi kauoha no nā mea hoʻokele kaʻa ʻo Yandex ma ke kahua mokulele. Ma ka pae 2, ua ʻike ʻia nā hana 3 = 3 mau mokulele. No kēlā me kēia mokulele, hāʻawi ʻia ka ʻikepili i kēlā me kēia minuke i ka helu o nā kauoha kaʻa no ʻeono mahina. A ma ke ʻano he ʻikepili hoʻāʻo, ua hāʻawi ʻia ka mahina aʻe a me nā minuke i kēlā me kēia minuke i nā kauoha no nā pule he 2 i hala. He manawa liʻiliʻi (1,5 mau lā), kikoʻī loa ka hana, hoʻokahi wale nō kanaka o ka hui i hele mai i ka hoʻokūkū - a ʻo ka hopena, he wahi kaumaha ia i ka hopena. Hoʻokomo ʻia nā manaʻo hoihoi i nā hoʻāʻo e hoʻohana i ka ʻikepili o waho: ka wā, nā kaʻa kaʻa a me nā helu helu kauoha kaʻa kaʻa Yandex. ʻOiai ʻaʻole i ʻōlelo ka poʻe hoʻonohonoho i ke ʻano o kēia mau mokulele, ua manaʻo ka nui o nā mea komo ʻo Sheremetyevo, Domodedovo a me Vnukovo. ʻOiai ua hōʻole ʻia kēia manaʻo ma hope o ka hoʻokūkū, nā hiʻohiʻona, no ka laʻana, mai Moscow weather data i hoʻomaikaʻi i nā hopena ma ka hōʻoia a ma ka papa alakaʻi.

hopena

1. He ʻoluʻolu a hoihoi nā hoʻokūkū ML! Maʻaneʻi eʻikeʻoe i ka hoʻohanaʻana i nā mākau i kaʻikepiliʻikepili, a me nāʻano maalea a me nāʻano hana, aʻo ka noʻonoʻo maʻamau e hoʻokipaʻia.
2. ʻO ML ka ʻike nui e ulu nui ana. Hoʻokumu wau iaʻu iho i pahuhopu e kamaʻāina i nā wahi like ʻole (nā hōʻailona, ​​nā kiʻi, nā papa, nā kikokikona) a ua ʻike mua i ka nui o ke aʻo ʻana. No ka laʻana, ma hope o kēia mau hoʻokūkū ua hoʻoholo wau e aʻo: clustering algorithms, nā ʻenehana kiʻekiʻe no ka hana ʻana me nā hale waihona puke hoʻonui gradient (ʻo ia hoʻi, e hana pū ana me CatBoost ma ka GPU), nā ʻupena capsule, ka mīkini hulina-key-value nānā.
3. ʻAʻole ma ka kaggle wale nō! Nui nā hoʻokūkū ʻē aʻe kahi e maʻalahi ai ka loaʻa ʻana o kahi pālule, a ʻoi aku ka nui o nā manawa no nā makana ʻē aʻe.
4. E kamaʻilio! Aia kekahi kaiaulu nui ma ke kula o ka mīkini aʻo a me ka ʻikepili ʻikepili, aia nā pūʻulu thematic ma ke kelepona, lohi, a me nā poʻe koʻikoʻi mai Mail.ru, Yandex a me nā hui ʻē aʻe e pane i nā nīnau a kōkua i nā poʻe hoʻomaka a me ka poʻe e hoʻomau nei i ko lākou ala ma kēia kahua. o ka ike.
5. Aʻo wau i nā mea a pau i hoʻoikaika ʻia e ka helu mua e kipa ʻikepilifest - he hālāwai kūʻokoʻa nui ma Moscow, e hana ʻia ma Mei 10-11.

Source: www.habr.com